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文档简介

第二章

基于数据库和数据

仓库的数据挖掘2.1基于关系数据库的数据挖掘2.2数据仓库的定义2.3数据仓库系统的组成2.4多维数据模型2.5数据仓库设计2.1基于关系数据库的数据挖掘基于关系数据库的数据挖掘从关系数据库中进行挖掘有两方面的含义：

定性知识：是指研究如何从商业数据等由事实数据所构成的大规模关系数据库中发现隐含的规律性或不同属性值间存在的(ifthen)规则，

--------可称之为发现的定性知识基于关系数据库的数据挖掘

定量知识：是与科学发现相关，从观测客观世界的大量实验数值数据中发现数据的整体结构特性和数据间的函数依赖或相关关系，并根据统计特征推断客观世界中数据间存在的规律性。

基于关系数据库的数据挖掘

一般而言，挖掘系统是在用户感兴趣的问题驱动下，通过复杂的SQL语句，确定用户感兴趣的属性域，汇总各种数据，得到知识基表。

其次，在与用户交互的过程中，对知识基表进行操作，从而发现能从一定程度上满足用户感兴趣的问题。宏观操作微观操作

基于关系数据库的数据挖掘宏观操作：对知识基表进行浓缩，使得基表中数据的粒度由细到粗，逐步发现基表中宏观规律性的过程；微观操作：指对基表内部进行分析，发现属性间函数依赖、相关关系或某些规律性知识的过程。按照这两个方向，发现知识的方法相应地可划分为两大类：

微观操作时发现知识的统计分析方法-定量分析知识基表浓缩过程中发现知识的归纳方法-定性分析基于关系数据库的数据挖掘

面向属性的归纳方法

1992年，JiaweiHan

在“KnowledgeDiscoveryinDatabases:AnAttribute-OrientedApproach”

一文提出的。

是一种通过对属性值间概念的层次结构进行归纳，进而求得规则的方法。基于关系数据库的数据挖掘概念依抽象程度不同可构成描述它们层次结构的概念（层次）树。学生大学生研究生新生二三四年级硕士博士通常，概念树由知识工程师或领域专家提供。原始取值图2.1

大学学生状况概念树基于关系数据库的数据挖掘姓名性别年龄籍贯系别状况元组数赵民男25无锡计算机硕士生1钱文男26青岛计算机硕士生1孙辉男19北京管理一年级1李小红女26淄博化工学院博士生1周倩倩女21山西外语三年级1吴青海男25南通计算机硕士生1郑力女26济宁自动化博士生1王岚女20沧州社科二年级1刘敏女22保定外语三年级1表2.1

大学生学生数据表基于关系数据库的数据挖掘表2.2

与发现任务有关的知识基表年龄籍贯状况元组数25无锡硕士生126青岛硕士生126淄博博士生125南通硕士生126济宁博士生1基于关系数据库的数据挖掘表2.3

研究生与籍贯和年龄的关系年龄籍贯状况元组26岁左右山东研究生325岁左右江苏研究生2

所得规则：研究生年龄在25、26岁左右，籍贯分布在山东和江苏。基于关系数据库的数据挖掘面向属性的归纳方法：优点：

由于其概化是面向属性的，使得算法复杂性得以降低，容易实现；在大型数据库上实现的效率较高，发现的知识可以理解；可以在多层次上发现知识，

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